課程簡介

進階簡介Stable Diffusion

  • Stable Diffusion 架構和元件概述
  • 用於文本到圖像生成的深度學習:最先進的模型和技術回顧
  • 高級 Stable Diffusion 場景和用例

進階文字到影像生成技術Stable Diffusion

  • 圖像合成的生成模型:GAN、VAE 及其變體
  • 使用文本輸入生成條件圖像:模型和技術
  • 具有多個輸入的多模態生成:模型和技術
  • 圖像生成的精細控制:模型和技術

效能優化和擴展Stable Diffusion

  • 優化和擴展大型資料集Stable Diffusion
  • 用於高性能訓練的模型並行和數據並行
  • 在訓練和推理期間減少記憶體消耗的技術
  • 用於高效模型部署的量化和修剪技術

超參數調整和泛化 Stable Diffusion

  • Stable Diffusion 模型的超參數調整技術
  • 用於改進模型泛化的正則化技術
  • 在 Stable Diffusion 模型中處理偏差和公平性的高級技術

將 Stable Diffusion 與其他 Deep Learning 框架和工具集成

  • 將 Stable Diffusion 與 PyTorch、TensorFlow 和其他深度學習框架集成
  • 適用於 Stable Diffusion 模型的高級部署技術
  • 適用於 Stable Diffusion 模型的高級推理技術

調試和故障排除 Stable Diffusion 模型

  • 用於診斷和解決 Stable Diffusion 模型中問題的技術
  • 調試 Stable Diffusion 模型:提示和最佳實踐
  • 監控和分析 Stable Diffusion 模型

總結和後續步驟

  • 關鍵概念和主題回顧
  • Q&A 環節
  • 高級 Stable Diffusion 使用者的後續步驟。

最低要求

  • Go對深度學習概念和架構的理解
  • 熟悉 Stable Diffusion 和文本到圖像的生成
  • 具有 PyTorch 和 Python 程式設計經驗

觀眾

  • 數據科學家和機器學習工程師
  • 深度學習研究人員
  • 計算機視覺專家。
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

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